tensorflow - 保存在TensorFlow中后生成的.index和.data-00000-of-00001文件代表什么？

Question

import tensorflow as tf

# construct graph
v1 = tf.Variable([0], name='v1')
v2 = tf.Variable([0], name='v2')

# run graph
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  saver = tf.train.Saver()
  saver.save(sess, 'ckp')

索引文件和数据文件是什么关系？

.
├── checkpoint
├── ckp.data-00000-of-00001
├── ckp.index
├── ckp.meta

Answer 1

这个问题类似于TensorFlow, why there are 3 files after saving the model? ，但那不详细讨论什么是.index和 .data-00000-of-00001文件。

同样，What is the TensorFlow checkpoint meta file?答案是什么 .meta文件做。
.index存储保存的变量名称和形状的列表。因此，它的尺寸通常要小得多。 .data-00000-of-00001存储所有保存的变量的实际值。因此，它的尺寸通常要大得多。

我们可以用下面的代码测试一下。但在此之前，运行 tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py 中的 MNIST 示例生成日志文件。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.training import checkpoint_utils as cp

print cp.list_variables('/tmp/tensorflow/mnist/logs/fully_connected_feed/model.ckpt-1999')
print cp.load_variable('/tmp/tensorflow/mnist/logs/fully_connected_feed/model.ckpt-1999', 'hidden1/biases')

cp.list_variables然后打印出以下内容:

[('global_step', []), ('hidden1/biases', [128]), ('hidden1/weights', [784, 128]), ('hidden2/biases', [32]), ('hidden2/weights', [128, 32]), ('softmax_linear/biases', [10]), ('softmax_linear/weights', [32, 10])]

cp.load_variable然后打印出整个浮点值向量:

[  1.49112539e-02   2.43028291e-02   1.82662811e-02   2.32475083e-02
  -7.84891471e-03   1.87947564e-02  -6.21244172e-03   9.12105478e-03
  -1.70869497e-03   2.94519793e-02   6.23045377e-02   1.99174266e-02
   ...
   1.13238255e-02  -1.11185517e-02   2.25203596e-02  -4.95722517e-04
   1.22644939e-02   9.39049758e-03   3.05090044e-02   1.62753556e-02
   2.32785419e-02   3.78636681e-02   2.61069946e-02   2.02859659e-02]

cp.list_variables只能用 .index 运行目前，但 cp.load_variable两者都需要 .index和 .data-00000-of-00001运行。